基于计算机视觉的储备粮智能稽核方法

宋立明,李秀华,李万龙

(长春工业大学 计算机科学与工程学院,长春 130012)

0 引 言

目前,我国储备粮食监管和稽核采用的都是人工操作,且国家储备粮库具有分散性,所以精确而又有效地监管和稽核储备粮成为监管部门的一大难题,虚库、偷盗和虚报贴息等不良现象影响了国家对粮食的宏观调控能力,给国家造成了巨大的经济损失[1]。数字图像的获取、传输和图像可识别技术的发展为储备粮食的自动监管和稽核问题提供了有效的解决方案。因此,基于机器视觉的粮食数量自动识别系统将成为粮食监管部门的管理需求。

目前,储备粮数量检测方法主要有称重计量法、主动测量法和图像识别法。其中称重计量法和主动测量法用时多,对设备要求高,维护成本也较高。图像识别法中的双(多)目视觉法存在立体匹配、三维信息恢复、匹配精度[2]等许多问题需要研究和解决;单目视觉法中,单CCD图像是二维的,缺乏三维信息,因此三维重建会出现多义性和病态。

鉴于此,笔者提出一种基于激光测距及三维重构技术的方法,给出了所需的实验设备及其安装要求。从理论上分析了利用激光测距传感器测得的距离信息对摄像机进行标定,以及利用这些距离信息和具有激光光斑的二维图像进行三维坐标计算,以获得粮面高度信息的原理及过程,并论述了该方法相对现有方法的优越性。

1 粮食数量检测方法

目前,粮食数量检测的方法可归纳为3种。……